Читайте также
Восстановление вязаных вещей
Изношенные резинки вязаных вещей можно заменить на новые, для этого распустите их и надвяжите пряжей в тон изделия. Если вязаная кофта стала короткой, то попробуйте надвязать ее, набирая петли по краю изделия (не забудьте предварительно
Отделка вязаных изделий
1. Самый простой способ отделки — «узелки». Для его выполнения свяжите цепочку из воздушных петель и несколько (2–3) рядов столбиков без накида. А теперь начинайте выполнять узелки. Свяжите кромочную петлю, затем 3 столбика без накида.Теперь
Мелкий ремонт вязаных, шитых, меховых, кожаных и изделий из кожзаменителя
Мы уже говорили о том, что всю одежду полезно регулярно осматривать, чтобы вовремя выявить повреждения, поскольку своевременный мелкий ремонт поможет спасти любимые вещи от переселения на
Ремонт вязаных вещей
Штопка и заплатки на вязаных свитерах, кардиганах и топах выглядят чужеродно и неаккуратно, поэтому такие изделия лучше не чинить с помощью иголок и ниток, а перевязывать, при этом речь не идет о полной переделке, а только о замене некоторых
12. Оценивание неизвестных коэффициентов модели регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова
Определение коэффициентов модели регрессии осуществляется на третьем этапе схемы построения эконометрической модели. В результате этой процедуры
13. Система нормальных уравнений и явный вид ее решения при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели парной регрессии
Предположим, что в ходе регрессионного анализа была установлена линейная взаимосвязь между исследуемыми переменными х и у, которая
24. Проверка гипотезы о значимости модели парной регрессии. Теорема о разложении сумм квадратов
Проверка гипотезы о значимости линейной модели парной регрессии состоит в проверке гипотез о значимости коэффициентов регрессии ?0 и ?1 или значимости парного коэффициента
27. Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Метод Крамера
В общем виде линейную модель множественной регрессии можно записать следующим образом:yi=?0+?1x1i+…+?mxmi+?i,
где yi – значение i-ой результативной переменной,x1i…xmi – значения факторных
42. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по факторным переменным
Если модель регрессии является нелинейной по факторным переменным или нелинейной по оцениваемым коэффициентам, но внутренне линейной, то неизвестные коэффициенты данных моделей
43. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым коэффициентам
Показательная функция вида
является нелинейной по коэффициенту ?1 и относится к классу моделей регрессии, которые можно с помощью преобразований привести к линейному виду.
52. Метод наименьших квадратов для двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа. Эффект от масштаба производства
Двухфакторную производственную функцию Кобба-Дугласа f(K,L) можно представить в виде:Q=A*Ka*L?,где Q – объём выпущенной продукции (в стоимостном или
65. Обобщённая модель регрессии. Обобщённый метод наименьших квадратов. Теорема Айткена
МНК-оценки неизвестных коэффициентов модели регрессии, чьи случайные ошибки подвержены явлениям гетероскедастичности или автокорреляции, не будут удовлетворять теореме
66. Доступный обобщённый метод наименьших квадратов. Взвешенный метод наименьших квадратов
Если случайные ошибки модели регрессии подвержены процессу автокорреляции, то для оценивания неизвестных коэффициентов модели регрессии применяется доступный обобщённый метод
90. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК)
В системе одновременных уравнений каждое уравнение не может рассматриваться как самостоятельная часть системы, поэтому оценки неизвестных коэффициентов данных уравнений нельзя определить с помощью классического метода
92. Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
Уравнение называется сверхидентифицированным, если по оценкам коэффициентов приведённой формы системы одновременных уравнений можно получить более одного значения для коэффициентов структурной формы системы